Jarek Kutylowski, Gründer und CEO von DeepL – Interview-Serie

Jarek Kutylowski ist der Gründer und CEO von DeepL, einem fortschrittlichen KI-gestützten Übersetzungstool, der für seine beeindruckende Genauigkeit und natürlich klingende Übersetzungen bekannt ist.

DeepL ist auf eine Mission, um Sprachbarrieren für Unternehmen überall zu durchbrechen. Mehr als 100.000 Unternehmen und Regierungen und Millionen von Einzelpersonen in 228 globalen Märkten vertrauen auf DeepLs Language-AI-Plattform für menschliche Übersetzungen und bessere Texte. Mit Unternehmenssicherheit im Blick wurden die KI-Lösungen von DeepL speziell für Sprachanwendungen entwickelt, um Geschäftskommunikationen zu transformieren, Märkte zu erweitern und die Produktivität zu steigern. Gegründet im Jahr 2017 hat DeepL heute über 1.000 leidenschaftliche Mitarbeiter und wird von weltbekannten Investoren wie Benchmark, IVP und Index Ventures unterstützt.

Können Sie uns durch die frühe Vision hinter DeepL führen und wie die Ziele des Unternehmens seit seiner Gründung evolviert sind?

Als ich das Unternehmen im Jahr 2017 gründete, befanden wir uns an einem Wendepunkt mit Deep Learning. Es hatte wirklich begonnen, an Fahrt zu gewinnen, was die Namensgebung unseres Unternehmens inspirierte. Wir haben immer eine Vision davon gehabt, Organisationen zu ermöglichen, global zu gedeihen und zu wachsen, ohne dass eine Sprachbarriere im Weg steht, was immer noch unsere Mission ist. Wir begannen also, mit der Technologie und ihrer Anwendung innerhalb der Sprache zu experimentieren und sahen schnell, wie leistungsfähig sie sein konnte – es war klar, dass neuronale Netze und KI der nächste große Durchbruch in der Übersetzung sein würden und dass das, was wir mit neuronalen Netzen erreichen konnten, existinge traditionelle Lösungen weit übertraf. Mit diesem Wissen entschieden wir uns, unsere Erkenntnisse in ein Produkt zu verpacken und es der Welt zur Verfügung zu stellen.

Was als ein lustiges Projekt begann, entwickelte sich schnell zu etwas Bedeutenderem. Nur wenige Monate nach dem offiziellen Launch unseres ersten Produkts, DeepL Translate, im Jahr 2017, hatten wir einige der wichtigsten europäischen und deutschen Unternehmen, die an unserer Tür klopften, um unsere Lösungen zu implementieren. Diese Erkenntnis über die Relevanz und kritische Bedeutung unseres Produkts für größere Organisationen inspirierte uns, tiefer in ihre Probleme einzutauchen und Zeit zu investieren, um wirklich zu verstehen, wie unsere Technologie sie lösen konnte. Wir bauten eine konkrete kommerzielle Strategie und klare Monetarisierungspläne auf, indem wir uns zunächst auf die Veröffentlichung des Produkts für die Öffentlichkeit konzentrierten und die Geschäftsseite später klärten. Wenn wir heute voranschreiten, haben wir uns erheblich vergrößert, unser Team, unsere Produkte und unser Kundenetzwerk erweitert. Wir haben jetzt Millionen von individuellen Nutzern unserer spezialisierten KI-Übersetzungs- und Schreibtools und über 100.000+ Geschäfts- und Regierungspartner weltweit, darunter 50% der Fortune 500 und Führer wie Nikkei (Eigentümer der Financial Times), Coursera, Deutsche Bahn, Zendesk und mehr.

Sie gründeten DeepL in einem Bereich, der bereits von großen Playern wie Google (GOOGL ) und Microsoft (MSFT ) dominiert wurde. Was war Ihre Strategie, um sich in einem so wettbewerbsintensiven Umfeld eine Nische zu schaffen?

Wir standen von Anfang an gegenüber Big Tech, was uns agil, innovativ und motiviert hielt, unseren Nutzern die beste Lösung anzubieten. Aber ich fordere jeden heraus, der behauptet, das Problem der Sprache für Unternehmen und Unternehmensanwendungen mit allgemeinen Modellen gelöst zu haben – hierbei ragt DeepL heraus und ist wirklich einzigartig in der Welt der Language-AI und Übersetzung.

Wir unterscheiden uns von allgemeinen KI-Systemen, da wir unsere KI-Übersetzungs- und Schreiblösungen speziell für Sprachanwendungen entwickelt haben; diese Spezialisierung ermöglicht es uns, eine höhere Genauigkeit und Präzision zu erreichen, während wir Halluzinationen und Fehlinformationen minimieren. Es ist eine Sache, ein Menü zu übersetzen, während man im Urlaub ist – aber die meisten unserer Kunden sind Unternehmen und Wissensarbeiter, bei denen der Einsatz viel höher ist. Stellen Sie sich vor, ein Anwalt, der hochnuancierte, kritische und vertrauliche Rechtsdokumente übersetzen muss; oder ein großer Medienverlag, der auf unsere Plattform angewiesen ist, um Tausende von Geschichten pro Tag in Echtzeit zu übersetzen, die dann an Millionen von globalen Lesern verteilt werden. Diese komplexen Anwendungsfälle erfordern ein Maß an Genauigkeit, Anpassung, Datenschutz und Sicherheit, das allgemeine Modelle nicht liefern können. Datenschutz und Sicherheit sind auch zentral für unser Angebot, so dass wir die höchsten Unternehmenssicherheits- und Datenschutzstandards einhalten, einschließlich aller GDPR-Anforderungen, state-of-the-art-Datenverschlüsselung und mehr.

DeepL hat kürzlich sein erstes eigenes LLM veröffentlicht. Wie unterscheidet sich dieses Modell von anderen großen Sprachmodellen auf dem Markt, und in welchem Kontext wird es als überlegen betrachtet?

Unsere next-generation-Übersetzungsmodelle werden von proprietärer LLM-Technologie angetrieben, die speziell für Übersetzung und Bearbeitung entwickelt wurde, was es von anderen Modellen auf dem Markt unterscheidet und einen neuen Branchenstandard für Übersetzungsqualität und Leistung setzt. Im Gegensatz zu allgemeinen Modellen, die ausschließlich auf öffentlichen Internetdaten basieren, profitiert DeepLs LLM von über sieben Jahren proprietärer Daten, die speziell für Inhaltserschaffung und Übersetzung kuratiert wurden. Es verwendet auch menschliche Modellbetreuung, mit Tausenden von sorgfältig ausgewählten Sprachexperten, die darauf trainiert sind, die Übersetzungsqualität des Modells zu verfeinern und zu verbessern.

Daher sind wir stolz darauf, dass DeepL weithin als das zuverlässigste und bevorzugte Language-AI-Lösung für Unternehmen und Fachleute gilt. In blinden Tests haben professionelle Übersetzer festgestellt, dass unser next-generation-LLM wesentlich weniger Korrekturen erfordert als andere Plattformen, wobei Google und ChatGPT zwischen zwei- und dreimal so viele Korrekturen benötigen, um die gleiche Qualität zu erreichen.

Können Sie den Prozess hinter der Schulung von DeepLs LLM erklären? Wie viel menschliche Eingabe ist erforderlich, um die Genauigkeit und Nuancen in der Übersetzung zu erhalten, und wie balancieren Sie dies mit den computertechnischen Aspekten der KI-Entwicklung?

Wir trainieren unser LLM auf einer Kombination aus höchstwertigen linguistischen Daten sowie der Expertise von Tausenden von sorgfältig ausgewählten Sprachexperten. Dieser zweigleisige Ansatz, der sowohl computertechnische Aspekte als auch menschliche Rückmeldung kombiniert, ermöglicht es uns, unsere Kunden im großen Maßstab zu unterstützen, während wir gleichzeitig sicherstellen, dass die Qualität und Nuancen unserer Übersetzungen auf dem richtigen Weg bleiben. Menschliche Eingabe ist wirklich entscheidend, vor allem bei der Datenkuratierung, Qualitätsbewertung und der Bereitstellung von Rückmeldungen für kontinuierliche Verbesserung. Die Übersetzungsqualität von DeepL wäre nicht dort, wo sie ist, ohne diesen Aspekt.

DeepL hat kürzlich in 165 neue Märkte expandiert und Unterstützung für drei neue Sprachen hinzugefügt. Was war die strategische Überlegung hinter der Zielsetzung dieser Märkte und Sprachen, und wie hat die Expansion die Nutzerbasis von DeepL beeinflusst?

Die Sprache ist ein globales Problem, das Unternehmen in fast jeder Branche betrifft – ob sie intern unter Kollegen oder extern mit Kunden und in den vielfältigen Märkten, in denen sie operieren, Sprachbarrieren überwinden müssen. Und als forschungsgeführtes Unternehmen ist alles, was wir tun, von unserer Mission getrieben, Sprachbarrieren zu durchbrechen, und von den Rückmeldungen, die wir von Kunden und Unternehmen hören. Unsere Entscheidung, die Verfügbarkeit unserer Produkte – DeepL Pro ist jetzt in 228 globalen Märkten verfügbar – und neue Sprachfähigkeiten wie die kürzliche Einführung des traditionellen Chinesisch hinzuzufügen, ist in unserer Mission verwurzelt, Sprachbarrieren zu durchbrechen, und wird von Kundenfeedback und Marktforschung geleitet.

Wir befinden uns in einer aufregenden Zeit der KI, in der die Akzeptanz nicht nur ein Trend, sondern eine Notwendigkeit ist. Unternehmen sind bereit, KI zu akzeptieren, aber sie suchen nach Technologie, die echten Wert und ROI liefert, und wir haben bewiesen, dass wir einen signifikanten Einfluss haben – eine 2024 Forrester-Studie enthüllte, dass die Nutzung von DeepL einen ROI von 345% für globale Unternehmen lieferte, die Übersetzungszeit um 90% reduzierte und die Arbeitsbelastung um 50% senkte. Durch das Wachstum unseres Umfangs und unserer Fähigkeiten können wir diese realen Vorteile für noch mehr Märkte, Menschen und Unternehmen bereitstellen. Nehmen wir traditionelles Chinesisch als Beispiel – es ist die Hauptsprache für über 33 Millionen Menschen weltweit. Dies treibt also das Wachstum unseres Geschäfts voran und hilft uns, die steigende Nachfrage global zu decken. Heute haben wir ein Netzwerk von über 100.000+ Geschäftskunden, und es wächst schnell.

Bei über 100.000 Kunden, einschließlich großer Unternehmen wie Deutsche Bahn und Zendesk, welche sind die primären Herausforderungen und Chancen, denen Sie bei der Skalierung, um die Bedürfnisse von Unternehmen und Regierungen zu erfüllen, begegnet sind?

Wenn wir mit einem Kunden zusammenarbeiten, sind sie sich über den Wert und ROI im Klaren, den wir ihnen liefern können – selbst in den USA, wo man vielleicht denkt, dass Englisch die einzige Sprache ist, operieren die meisten Unternehmen mit multilingualen Teams und navigieren die Komplexität eines globalen Marktes. Viele Menschen vergessen das! Der Wert und die Wirkung unserer spezialisierten KI-Übersetzungs- und Schreibtools sind klar. Es ist also keine Frage, ob sie Language-AI-Tools implementieren sollten, sondern eine interessante Frage, die wir oft von Unternehmen hören, ist die Personalisierungsfähigkeit unseres Dienstes.

Unternehmen halten oft spezifische Markenrichtlinien ein und benötigen KI-Lösungen, die ihre einzigartige Markenstimme und BranchenTerminologie widerspiegeln. Sie möchten konsistent kommunizieren, sowohl intern als auch extern, im großen Maßstab – ob sie etwas schreiben oder ein Dokument übersetzen, sie möchten, dass der Inhalt wie etwas klingt, das sie selbst geschrieben haben, in ihrem spezifischen Markenstil. Bei DeepL haben wir unsere Tools mit diesem Ziel entwickelt und bieten eine Vielzahl von interaktiveren und anpassbaren Funktionen, einschließlich DeepL-Glossar, das es Unternehmen und Fachleuten ermöglicht, Übersetzungen für bestimmte Wörter und Phrasen anzupassen; sowie Funktionen wie Tonsteuerung und mehr. Diese Ebene der Feinabstimmung und die Fähigkeit, den Inhalt zu ihrem Eigen zu machen, ist etwas, das unseren Kunden wirklich wichtig ist.

Wenn DeepL expandiert und seine KI-Modelle breiter eingesetzt werden, welche sind einige der wichtigsten ethischen Überlegungen, die Sie bei der Entwicklung von Language-AI-Systemen priorisieren, insbesondere bei der Verarbeitung sensibler oder vertraulicher Informationen?

Jedes Unternehmen, das KI-Tools in Betracht zieht, sollte immer diese Fragen stellen, wenn es Modelle und Unternehmen bewertet. Viele KI-Lösungen bieten nicht ausreichende Sicherheit, teilen oft Benutzerdaten mit Dritten und trainieren ihre KI-Modelle auf Benutzertext, was Misstrauen erzeugt und viele Benutzer zögern, diese Tools mit arbeitsbezogenen Dokumenten zu verwenden. Wie ich bereits erwähnt habe, geht DeepL einen anderen Weg – Sicherheit ist Kern unserer Mission und unseres Angebots.

Unsere Kunden kommen aus einer Vielzahl von Branchen, einschließlich hoch regulierter Sektoren wie Finanzdienstleistungen und Recht, und die Vertraulichkeit und Sicherheit ihrer Daten sind wesentlich. Es ist Kern unseres Angebots, dass wir die höchsten Unternehmenssicherheits- und Datenschutzstandards einhalten, einschließlich aller GDPR-Anforderungen, state-of-the-art-Datenverschlüsselung und mehr. Wir verwenden auch keinen Text von unseren Abonnenten, um unsere KI-Modelle zu verbessern oder zu trainieren, da wir verstehen, dass viele unserer Benutzer sensible Informationen übersetzen.

Was können wir in Zukunft von DeepL in Bezug auf Produktentwicklung erwarten? Gibt es wichtige Funktionen oder Innovationen, auf die Sie besonders gespannt sind?

Wir sind ein forschungsgetriebenes KI-Unternehmen, das sich auf Innovationen mit Zweck konzentriert, und unser Zweck ist es, das Sprachproblem für Menschen und Unternehmen überall zu lösen. Wenn wir in die Zukunft blicken, werden wir weiterhin Kundenfeedback in unsere Entwicklung einbeziehen und uns auf die Erweiterung der Fähigkeiten unserer Language-AI-Plattform konzentrieren, um sie zu einer noch umfassenderen Lösung für alle geschäftlichen Sprachbedürfnisse zu machen. Viele unserer Kunden sagen uns heute, dass sie mehr Interaktivität und Personalisierung benötigen, und das ist ein interessantes Gebiet für uns, um zu sehen, wie wir die DeepL-Erfahrung noch dynamischer und ansprechender für unsere Benutzer machen können.

In den nächsten 5 bis 10 Jahren, wo sehen Sie DeepLs Technologie im breiteren KI-Landschaft, insbesondere, da die KI weiterhin rapide evolviert?

5 Jahre sind wirklich eine lange Zeit für die KI-Entwicklung, also ist es mir wichtig, was in den nächsten 12 Monaten passiert! Wir arbeiten daran, die gleiche Revolution und Störung, die wir mit der geschriebenen Sprache erreicht haben, auf andere multimodale Fähigkeiten zu übertragen, und das ist etwas, worauf ich mich freue.

Vielen Dank für das großartige Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten DeepL besuchen.